Qwen3.5 27B (Reasoning)

AlibabaQwen오픈 웨이트Apache 2.0 · 상업적 사용 가능

설명

Qwen3.5-27B is a multimodal dense foundation model with 27 billion parameters. It combines strong reasoning, coding, multilingual, long-context, and visual understanding performance in a production-friendly open-weight package with a native 262K context window.

출시일

2026-02-24

파라미터

27.0B

컨텍스트 길이

262K

모달리티

audio, image, text, video

능력 레이더

general

coding

reasoning

science

agents

multimodal

랭킹

도메인	#순위	점수	소스
에이전트형 역량	105	38.0	LS
코딩 랭킹	131	68.0	AA
종합 랭킹	92	73.0	AA
멀티모달 랭킹	36	54.0	LS
과학	122	66.0	AA

벤치마크 점수 (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

3d

SUNRGBD

0.35 / 100자체 보고

Hypersim

0.13 / 100자체 보고

Agents

t2-bench

79.0%자체 보고

BFCL-V4

68.5%자체 보고

AndroidWorld_SR

64.2%자체 보고

WideSearch

61.1%자체 보고

BrowseCompOpenAI (2025)

61.0%자체 보고

FullStackBench en

60.1%자체 보고

TIR-Bench

59.8%자체 보고

FullStackBench zh

57.4%자체 보고

OSWorld-Verified

56.2%자체 보고

VITA-Bench

41.9%자체 보고

Terminal-Bench 2.0Stanford × Laude Institute (2026)

41.6%자체 보고

DeepPlanning

22.6%자체 보고

Biology

GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)

85.5%자체 보고

Chemistry

SuperGPQA

65.6%자체 보고

Code

SWE-Bench Verified

72.4%자체 보고

Communication

Multi-Challenge

60.8%자체 보고

Embodied

EmbSpatialBench

0.84 / 100자체 보고

Finance

MMLU-Pro

86.1%자체 보고

MMLU-ProX

82.2%자체 보고

General

IFEvalGoogle Research (2023)

95.0%자체 보고

MMLU-Redux

93.2%자체 보고

C-Eval

90.5%자체 보고

MAXIFE

88.0%자체 보고

Global PIQA

87.5%자체 보고

MMMLU

85.9%자체 보고

MMMU

82.3%자체 보고

Include

81.6%자체 보고

MMStar

81.0%자체 보고

LiveCodeBench v6

80.7%자체 보고

IFBench

76.5%자체 보고

MMMU-Pro

75.0%자체 보고

LongBench v2

60.6%자체 보고

NOVA-63

58.1%자체 보고

SimpleVQA

0.56 / 100자체 보고

Grounding

RefCOCO-avg

0.91 / 100자체 보고

ScreenSpot Pro

70.3%자체 보고

RefSpatialBench

0.68 / 100자체 보고

Healthcare

VideoMMMU

82.3%자체 보고

SlakeVQA

80.0%자체 보고

MedXpertQA

62.4%자체 보고

PMC-VQA

62.4%자체 보고

Image To Text

OCRBench

89.4%자체 보고

Language

LingoQA

82.0%자체 보고

WMT24++

77.6%자체 보고

Long Context

MLVU

85.9%자체 보고

LVBench

73.6%자체 보고

AA-LCR

66.1%자체 보고

MMLongBench-Doc

0.60 / 100자체 보고

Math

HMMT 2025

92.0%자체 보고

HMMT25

89.8%자체 보고

MathVista-Mini

87.8%자체 보고

DynaMath

87.7%자체 보고

MathVision

86.0%자체 보고

CodeForces

0.81 / 3000자체 보고

PolyMATH

71.2%자체 보고

Humanity's Last Exam

48.5%자체 보고

Multimodal

VLMsAreBlind

96.9%자체 보고

93.7%자체 보고

AI2D

92.9%자체 보고

MMBench-V1.1

92.6%자체 보고

OmniDocBench 1.5

88.9%자체 보고

VideoMME w sub.

87.0%자체 보고

VideoMME w/o sub.

82.8%자체 보고

CC-OCR

81.0%자체 보고

CharXiv-R

79.5%자체 보고

MVBench

74.6%자체 보고

MMVU

73.3%자체 보고

BabyVision

44.6%자체 보고

ZEROBench-Sub

0.36 / 100자체 보고

Nuscene

15.2%자체 보고

ZEROBench

0.10 / 100자체 보고

Reasoning

CountBench

0.98 / 100자체 보고

Hallusion Bench

70.0%자체 보고

BrowseComp-zh

62.1%자체 보고

ERQA

60.5%자체 보고

Seal-0

47.2%자체 보고

OJBench

40.1%자체 보고

Spatial Reasoning

RealWorldQA

83.7%자체 보고

Vision

ODinW

41.1%자체 보고

AA 평가 지수

(Artificial Analysis)

Intelligence Index(Artificial Analysis)

34.6

Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))

0.9

Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))

0.9

Ifbench(Google Research (2023))

0.8

Lcr(Artificial Analysis)

0.7

Scicode(UIUC + Argonne National Lab (2024))

0.4

Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))

0.3

Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))

0.2

LLM Stats 카테고리 점수

(LLM Stats (zeroeval))

Instruction Following

Biology

Legal

Math

Physics

Structured Output

Image To Text

Language

Embodied

Finance

Grounding

Chemistry

Text-to-image

Video

Long Context

Multimodal

Reasoning

Spatial Reasoning

Frontend Development

General

Healthcare

Economics

Vision

Agents

Code

Communication

Tool Calling

Spatial

가격

입력 가격$0.3 / 1M 토큰

출력 가격$2.4 / 1M 토큰

혼합 가격 (3:1)$0.825 / 1M 토큰

속도

토큰/초0.0

첫 토큰 지연0.00s

첫 응답 지연0.00s

공급자 가격 순위

4개 공급자

최저가: Novita최고가: Alibaba

공급자입력출력

1Novita최저가

2EmpirioLabs AI

$0.086

$0.688

3NanoGPT

$0.27

$2.16

4Alibaba주요

$0.3

$2.4

이 모델의 다양한 API 공급자 간 가격 비교.

외부 링크

LLM Stats Artificial Analysis